金融垂域 AI 大模型公司 GIM 获得赛富资本、Monolith 超亿元天使轮融资

2026-06-09 14:28:13

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　　金融垂域AI大模型公司 GIM（Grace Investment Machine）近期完成天使+轮融资，由赛富投资基金（SAIF Partners）领投，某千亿市值互联网公司 CEO 家族办公室跟投。此前，GIM 天使轮由 Monolith 砺思资本和五源资本共同投资。至此，公司已完成过亿元人民币天使轮和天使+轮融资。

　　GIM 成立于2025年7月，致力于打造一套专为投资研究与投资决策设计的 AI-native 推理系统。公司关注的，不是将通用模型简单移植到金融场景，而是从底层能力开始，重新定义 AI 在研究、判断与决策中的角色。

　　跨学科创始团队

　　GIM 由徐嘉浩和刘琦博士联合创立。在创办 GIM 之前，徐嘉浩长期深耕一二级市场，曾任职于五源资本和 Neumann Capital，参与过地平线、晶泰科技、Pony.ai 等科技项目投资。过去几年，推理模型的能力跃迁让他越来越清楚地意识到，AI 在投资里的角色不会只停留在信息工具层，而会逐步进入决策本身。

　　创始人徐嘉浩于香港大学演讲

　　刘琦博士现任香港大学计算机系助理教授，研究方向聚焦大语言模型和多模态 AI，博士毕业于牛津大学，师从 Phil Blunsom，并曾在 DeepMind 和 Meta FAIR 从事研究工作。

　　GIM 的团队同时集结了来自知名对冲基金、量化基金、DeepMind、Meta、微软等机构的跨学科成员。公司的目标方向明确：不做通用大模型，而是为资管行业打造垂直领域的推理基础设施。

　　1500亿美元可触达市场，通用模型的断点即机会

　　从市场规模来看，全球金融 AI 软件市场与资产管理服务的收入合计，对应约1500亿美元的可触达空间；如果金融大模型真正进入资管体系，它所撬动的还将是一个9万亿美元的更大市场。

　　但更大的机会不在数字本身，而在通用模型的能力断点。通用模型可以完成财报摘要，却无法真正回答"该不该买"。问题不在金融知识不够，而在它缺少处理投资研究的关键能力：数值推理、时序感知、合规约束和动态更新。金融行业真正需要的，从来不是一个会复述信息的系统，而是一个能够组织研究、形成判断、持续校准的系统。

　　CogAlpha 多智能体框架与自研金融时序大模型

　　2026年3月，JAR（Journal of Accounting Research）的一篇研究指出，当用户用 AI 问股票时，超过七成的人会直接要求模型告诉自己"什么值得买"。随着推理模型能力跃升，AI 开始从信息处理工具走向研究工具 —— 不再只是整理材料、响应指令，而是开始主动拆解原始数据、发现潜在规律。

　　GIM 围绕这一方向的核心探索，是多智能体框架 CogAlpha。CogAlpha 设计了21个专业化 Agent，组成一条完整的 AI 投研流水线：有的负责判断市场风险状态和所处周期，有的负责分析价格与成交量之间的关系，有的负责识别趋势与反转信号。每一个新提出的投资信号，都会在这条流水线中被反复审核、质疑、修改和评估；只有在多轮评估后表现仍然持续提升，才会进入下一环节。